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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B1)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2025-01-09
(45)【発行日】2025-01-20
(54)【発明の名称】情報処理システム及び情報処理方法
(51)【国際特許分類】
G06Q 10/00 20230101AFI20250110BHJP
【ＦＩ】
G06Q10/00
【請求項の数】
14
(21)【出願番号】P 2024151028
(22)【出願日】2024-09-02
【審査請求日】2024-09-05
【早期審査対象出願】
(73)【特許権者】
【識別番号】316014906
【氏名又は名称】株式会社ＦＲＯＮＴＥＯ
(74)【代理人】
【識別番号】110002848
【氏名又は名称】弁理士法人ＮＩＰ＆ＳＢＰＪ国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】久光 徹
(72)【発明者】
【氏名】吉川 悠一
【審査官】田中 寛人
(56)【参考文献】
【文献】特開２０２３－０６６２７７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２１－００５２９８（ＪＰ，Ａ）
【文献】中国特許出願公開第１１１３８２９５６（ＣＮ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
複数のエンティティに対応する複数のノードの相互の出資関係を、出資される側の下位ノードと出資する側の上位ノードとを、出資比率が付与されたエッジにより接続することで表したエンティティネットワークを取得するエンティティネットワーク取得部と、前記エンティティネットワークに基づいて、前記複数のノードのうちの支配ノードによって実効支配されるノードである被支配ノードを特定する被支配ノード特定部と、
を含み、
前記被支配ノード特定部は、
前記被支配ノードを空集合により初期化する初期化処理を行い、
前記初期化処理の後に、前記複数のノードのうち、前記支配ノードと直接接続され、且つ、前記支配ノードとの間の前記エッジに付与された前記出資比率が第１閾値より大きいノードを、前記被支配ノードに追加する第１更新処理を行い、
前記第１更新処理の後に、前記支配ノード及び既に特定されている前記被支配ノードを第１ノード群としたとき、前記複数のノードのうち、前記第１ノード群に含まれる１又は複数のノードである第２ノード群に直接接続され、且つ、前記第２ノード群の各ノードとの間の前記エッジに付与された前記出資比率の和が前記第１閾値より大きいノードを、前記被支配ノードに追加する第２更新処理を繰り返し実行することによって、前記被支配ノードを特定する情報処理システム。
【請求項2】
請求項１において、前記被支配ノード特定部は、
前記第２更新処理を行っても前記被支配ノードが変化しなかった場合に、前記第２更新処理を終了する情報処理システム。
【請求項3】
請求項１または２において、前記支配ノードの他のノードへの影響度を求める影響度算出部をさらに含み、
前記影響度算出部は、
前記被支配ノードの特定処理が終了した後に、前記複数のノードのうちの対象ノードが前記第１ノード群に含まれなかった場合、前記第１ノード群に含まれるノードと前記対象ノードを直接結ぶ前記エッジに付与された前記出資比率に基づいて、前記対象ノードへの前記支配ノードの影響度を求める情報処理システム。
【請求項4】
請求項３において、前記影響度算出部は、
前記支配ノードの前記被支配ノードに対する影響度を最大値に設定する情報処理システム。
【請求項5】
請求項３において、前記影響度算出部は、
前記対象ノードと、前記第１ノード群に含まれるいずれかのノードを直接接続する１又は複数のエッジを特定し、特定された前記１又は複数のエッジに付与された前記出資比率の和を、前記対象ノードへの前記支配ノードの影響度として求める情報処理システム。
【請求項6】
請求項３において、前記影響度算出部は、
前記対象ノードが、前記第１ノード群に含まれるいずれのノードとも直接接続されない場合、前記対象ノードへの前記支配ノードの影響度を最小値に設定する情報処理システム。
【請求項7】
複数のエンティティに対応する複数のノードの相互の出資関係を、出資される側の下位ノードと出資する側の上位ノードとを、出資比率が付与されたエッジにより接続することで表したエンティティネットワークを取得するエンティティネットワーク取得部と、前記複数のノードのうちのいずれかが対象ノードとして決定された場合に、前記対象ノードと直接または間接的に接続される前記上位ノードから構成されるサブネットワークを抽出するサブネットワーク抽出部と、
前記エンティティネットワークに基づいて、前記複数のノードのうちの支配ノードによって実効支配されるノードである被支配ノードを特定する被支配ノード特定部と、
を含み、
前記被支配ノード特定部は、
前記サブネットワークに含まれる前記対象ノード以外のノードのうち、他の少なくとも１つのノードに対する前記出資比率が第１閾値より大きいノードを、前記支配ノードとして選択し、
前記支配ノード及び既に特定されている前記被支配ノードを第１ノード群としたとき、
前記複数のノードのうち、前記第１ノード群に含まれる１又は複数のノードである第２ノード群に直接接続され、且つ、前記第２ノード群の各ノードとの間の前記エッジに付与された前記出資比率の和が前記第１閾値より大きいノードを、前記被支配ノードに追加する更新処理を行うことによって、前記被支配ノードを特定する情報処理システム。
【請求項8】
請求項１または２において、前記エンティティネットワークにおいて、前記支配ノード及び前記被支配ノードを、それ以外のノードと識別可能な態様で表示させる表示処理部をさらに含む情報処理システム。
【請求項9】
複数のエンティティに対応する複数のノードの相互の出資関係を、出資される側の下位ノードと出資する側の上位ノードとを、出資比率が付与されたエッジにより接続することで表したエンティティネットワークを取得するエンティティネットワーク取得部と、前記エンティティネットワークに基づいて、前記複数のノードのうちの支配ノードによって実効支配されるノードである被支配ノードを特定する被支配ノード特定部と、
を含み、
前記被支配ノード特定部は、
前記支配ノード及び既に特定されている前記被支配ノードを第１ノード群としたとき、
前記複数のノードのうち、前記第１ノード群に含まれる１又は複数のノードである第２ノード群に直接接続され、且つ、前記第２ノード群の各ノードとの間の前記エッジに付与された前記出資比率の和が第１閾値より大きいノードを、前記被支配ノードに追加する更新処理を行うことによって、前記被支配ノードを特定し、
前記被支配ノード特定部は、
前記エンティティネットワークのうち、前記支配ノードと直接または間接的に接続されるサブネットワークに第１～第Ｎノードが含まれる場合に（Ｎは２以上の整数）、
ｉ（ｉは１以上Ｎ以下の整数）行ｉ列の成分の値が１であり、ｉ行ｊ（ｊは１以上Ｎ以下であってｉと異なる整数）列の成分の値が、第ｉノードによる第ｊノードへの前記出資比率を表す値となるＮ行Ｎ列の接続行列と、
前記支配ノードに対応する成分が１となり、他のノードに対応する成分が０となるＮ次元ベクトルである支配ベクトルを求め、
前記支配ベクトルと前記接続行列の積により、前記被支配ノードを求める情報処理システム。
【請求項10】
請求項９において、前記被支配ノード特定部は、
前記支配ベクトルと前記接続行列の積であるＮ次元ベクトルの各成分について、値が前記第１閾値より大きい成分の値を第１の値に更新し、値が前記第１閾値以下である成分の値を前記第１の値より小さい第２の値に更新する処理を行い、処理後のＮ次元ベクトルによって前記支配ベクトルを更新するベクトル更新処理を行い、
前記ベクトル更新処理が終了した後の前記支配ベクトルにおいて、値が前記第１の値である成分に対応するノードを、前記被支配ノードとして特定する情報処理システム。
【請求項11】
請求項１０において、前記ベクトル更新処理が終了した後の前記支配ベクトルと前記接続行列の積であるＮ次元ベクトルの各成分について、値が前記第１閾値より大きい成分の値を１に更新し、且つ、値が前記第１閾値以下である成分の値を維持する処理を行い、処理後の前記Ｎ次元ベクトルの各成分の値を、前記支配ノードによる前記複数のノードの各ノードへの影響度として求める影響度算出部をさらに含む情報処理システム。
【請求項12】
情報処理装置が、複数のエンティティに対応する複数のノードの相互の出資関係を、出資される側の下位ノードと出資する側の上位ノードとを、出資比率が付与されたエッジにより接続することで表したエンティティネットワークを取得し、
前記エンティティネットワークに基づいて、前記複数のノードのうちの支配ノードによって実効支配されるノードである被支配ノードを特定し、
前記被支配ノードの特定において、
前記被支配ノードを空集合により初期化する初期化処理を行い、
前記初期化処理の後に、前記複数のノードのうち、前記支配ノードと直接接続され、且つ、前記支配ノードとの間の前記エッジに付与された前記出資比率が第１閾値より大きいノードを、前記被支配ノードに追加する第１更新処理を行い、
前記第１更新処理の後に、前記支配ノード及び既に特定されている前記被支配ノードを第１ノード群としたとき、前記複数のノードのうち、前記第１ノード群に含まれる１又は複数のノードである第２ノード群に直接接続され、且つ、前記第２ノード群の各ノードとの間の前記エッジに付与された前記出資比率の和が前記第１閾値より大きいノードを、前記被支配ノードに追加する第２更新処理を繰り返し実行することによって、前記被支配ノードを特定する、
処理を行う情報処理方法。
【請求項13】
情報処理装置が、複数のエンティティに対応する複数のノードの相互の出資関係を、出資される側の下位ノードと出資する側の上位ノードとを、出資比率が付与されたエッジにより接続することで表したエンティティネットワークを取得し、
前記複数のノードのうちのいずれかが対象ノードとして決定された場合に、前記対象ノードと直接または間接的に接続される前記上位ノードから構成されるサブネットワークを抽出し、
前記エンティティネットワークに基づいて、前記複数のノードのうちの支配ノードによって実効支配されるノードである被支配ノードを特定し、
前記被支配ノードの特定において、
前記サブネットワークに含まれる前記対象ノード以外のノードのうち、他の少なくとも１つのノードに対する前記出資比率が第１閾値より大きいノードを、前記支配ノードとして選択し、
前記支配ノード及び既に特定されている前記被支配ノードを第１ノード群としたとき、前記複数のノードのうち、前記第１ノード群に含まれる１又は複数のノードである第２ノード群に直接接続され、且つ、前記第２ノード群の各ノードとの間の前記エッジに付与された前記出資比率の和が前記第１閾値より大きいノードを、前記被支配ノードに追加する更新処理を行うことによって、前記被支配ノードを特定する、
処理を行う情報処理方法。
【請求項14】
情報処理装置が、複数のエンティティに対応する複数のノードの相互の出資関係を、出資される側の下位ノードと出資する側の上位ノードとを、出資比率が付与されたエッジにより接続することで表したエンティティネットワークを取得し、
前記エンティティネットワークに基づいて、前記複数のノードのうちの支配ノードによって実効支配されるノードである被支配ノードを特定し、
前記被支配ノードの特定において、
前記支配ノード及び既に特定されている前記被支配ノードを第１ノード群としたとき、前記複数のノードのうち、前記第１ノード群に含まれる１又は複数のノードである第２ノード群に直接接続され、且つ、前記第２ノード群の各ノードとの間の前記エッジに付与された前記出資比率の和が第１閾値より大きいノードを、前記被支配ノードに追加する更新処理を行うことによって、前記被支配ノードを特定し、
前記エンティティネットワークのうち、前記支配ノードと直接または間接的に接続されるサブネットワークに第１～第Ｎノードが含まれる場合に（Ｎは２以上の整数）、
ｉ（ｉは１以上Ｎ以下の整数）行ｉ列の成分の値が１であり、ｉ行ｊ（ｊは１以上Ｎ以下であってｉと異なる整数）列の成分の値が、第ｉノードによる第ｊノードへの前記出資比率を表す値となるＮ行Ｎ列の接続行列と、
前記支配ノードに対応する成分が１となり、他のノードに対応する成分が０となるＮ次元ベクトルである支配ベクトルを求め、
前記支配ベクトルと前記接続行列の積により、前記被支配ノードを求める、
処理を行う情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理システム及び情報処理方法等に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、株式の保有比率（持ち株比率、出資比率）を用いて、あるエンティティが、他のエンティティに対してどのような影響力を有しているかを数値化して評価する手法が知られている。エンティティとしては、例えば、国、企業、人等が挙げられる。
【0003】
非特許文献１には、あるエンティティが、他のエンティティに対して間接的に影響力を及ぼしている場合、持ち株比率を単純に積算して、上記の影響力を数値化する手法が提案されている。
【0004】
また特許文献１には、出資比率が半分を超えている場合、当該出資比率を１００％に書き換えてから、エンティティ間の影響力を数値化する手法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【文献】特許第７１２１３６６号
【非特許文献】
【0006】
【文献】Mizuno T, Doi S, Kurizaki S (2020) The power of corporate control in the global ownership network. PLoS ONE 15(8): e0237862. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0237862
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
従来手法では、分析対象となるネットワークの構造によっては、エンティティ間の実効的な支配関係と、算出される影響力の値が乖離する可能性がある。
【0008】
本開示のいくつかの態様によれば、エンティティ間の実効的な支配関係を適切に評価する情報処理システム及び情報処理方法等を提供できる。
【課題を解決するための手段】
【0009】
本開示の一態様は、複数のエンティティに対応する複数のノードの相互の出資関係を、出資される側の下位ノードと出資する側の上位ノードとを、出資比率が付与されたエッジにより接続することで表したエンティティネットワークを取得するエンティティネットワーク取得部と、前記エンティティネットワークに基づいて、前記複数のノードのうちの支配ノードによって実効支配されるノードである被支配ノードを特定する被支配ノード特定部と、を含み、前記被支配ノード特定部は、前記支配ノード及び既に特定されている前記被支配ノードを第１ノード群としたとき、前記複数のノードのうち、前記第１ノード群に含まれる１又は複数のノードである第２ノード群に直接接続され、且つ、前記第２ノード群の各ノードとの間の前記エッジに付与された前記出資比率の和が第１閾値より大きいノードを、前記被支配ノードに追加する更新処理を行うことによって、前記被支配ノードを特定する情報処理システムに関係する。
【0010】
本開示の他の態様は、情報処理装置が、複数のエンティティに対応する複数のノードの相互の出資関係を、出資される側の下位ノードと出資する側の上位ノードとを、出資比率が付与されたエッジにより接続することで表したエンティティネットワークを取得し、前記エンティティネットワークに基づいて、前記複数のノードのうちの支配ノードによって実効支配されるノードである被支配ノードを特定し、前記被支配ノードの特定において、前記支配ノード及び既に特定されている前記被支配ノードを第１ノード群としたとき、前記複数のノードのうち、前記第１ノード群に含まれる１又は複数のノードである第２ノード群に直接接続され、且つ、前記第２ノード群の各ノードとの間の前記エッジに付与された前記出資比率の和が第１閾値より大きいノードを、前記被支配ノードに追加する更新処理を行うことによって、前記被支配ノードを特定する、処理を行う情報処理方法に関係する。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】情報処理システムを含むシステムの構成例である。
【図2】サーバシステムの構成例である。
【図3】端末装置の構成例である。
【図4】企業持ち株ネットワーク分析の説明図である。
【図5】エンティティネットワーク（サブネットワーク）の例である。
【図6A】本実施形態に対する比較例の説明図である。
【図6B】本実施形態に対する比較例の説明図である。
【図7】比較例における影響度が過剰に低く算出されるネットワークの具体例である。
【図8】本実施形態の情報処理システムの処理を説明するフローチャートである。
【図9】被支配ノードの特定処理を説明するフローチャートである。
【図10】被支配ノードの特定処理による支配の伝搬を説明する図である。
【図11】被支配ノードの特定処理による支配の伝搬を説明する図である。
【図12】被支配ノードの特定処理による支配の伝搬を説明する図である。
【図13】被支配ノードの特定処理による支配の伝搬を説明する図である。
【図14】被支配ノードの特定処理による支配の伝搬を説明する図である。
【図15A】エンティティネットワーク（サブネットワーク）の他の例である。
【図15B】接続行列の例である。
【図16】行列演算を用いた処理を説明するフローチャートである。
【図17A】ベクトル更新処理の第１ステップを説明する図である。
【図17B】第１ステップの処理結果を例示する図である。
【図18A】ベクトル更新処理の第２ステップを説明する図である。
【図18B】第２ステップの処理結果を例示する図である。
【図19A】ベクトル更新処理の第３ステップを説明する図である。
【図19B】第３ステップの処理結果を例示する図である。
【図20A】ベクトル更新処理の第４ステップを説明する図である。
【図20B】第４ステップの処理結果を例示する図である。
【図21A】影響度の算出処理を説明する図である。
【図21B】影響度算出処理の結果を例示する図である。
【図22A】ベクトル更新処理の第１ステップを説明する図である。
【図22B】第１ステップの処理結果を例示する図である。
【図23A】ベクトル更新処理の第２ステップを説明する図である。
【図23B】第２ステップの処理結果を例示する図である。
【図24A】影響度の算出処理を説明する図である。
【図24B】影響度算出処理の結果を例示する図である。
【図25】本実施形態に係る処理結果を例示する図である。
【図26】本実施形態に係る処理結果を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【0012】
以下、本実施形態について図面を参照しつつ説明する。図面については、同一又は同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。なお、以下に説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された内容を不当に限定するものではない。また本実施形態で説明される構成の全てが、本開示の必須構成要件であるとは限らない。
【0013】
１．ＯＳＩＮＴシステム
１．１システム構成例
図１は、本実施形態に係る情報処理システム１０を含むシステムの構成例である。本実施形態に係るシステムは、サーバシステム１００および端末装置２００を含む。ただし、情報処理システム１０を含むシステムの構成は図１の例に限定されず、一部を省略する、或いは他の構成を追加する等の種々の変形実施が可能である。例えば、図１は、端末装置２００として、端末装置２００－１および端末装置２００－２の２つを例示しているが、端末装置２００の数はこれに限定されない。また、構成の省略や追加等の変形実施が可能である点は、後述する図２や図３においても同様である。
１．１システム構成例
図１は、本実施形態に係る情報処理システム１０を含むシステムの構成例である。本実施形態に係るシステムは、サーバシステム１００および端末装置２００を含む。ただし、情報処理システム１０を含むシステムの構成は図１の例に限定されず、一部を省略する、或いは他の構成を追加する等の種々の変形実施が可能である。例えば、図１は、端末装置２００として、端末装置２００－１および端末装置２００－２の２つを例示しているが、端末装置２００の数はこれに限定されない。また、構成の省略や追加等の変形実施が可能である点は、後述する図２や図３においても同様である。
【0014】
本実施形態の情報処理システム１０は、例えば、サーバシステム１００に対応する。また、サーバシステム１００は、コンピュータに対応する。ただし、本実施形態の手法はこれに限定されず、サーバシステム１００と他の装置を用いた分散処理によって、情報処理システム１０の処理が実行されてもよい。例えば、本実施形態の情報処理システム１０は、サーバシステム１００と端末装置２００との分散処理によって実現されてもよい。以下、情報処理システム１０がサーバシステム１００である例について説明する。
【0015】
サーバシステム１００は、１つのサーバであってもよいし、複数のサーバを含んでもよい。例えば、サーバシステム１００は、データベースサーバおよびアプリケーションサーバを含んでもよい。データベースサーバは、後述するエンティティネットワーク１２１等、種々のデータを記憶してもよい。アプリケーションサーバは、本実施形態に係る各種の処理を行ってもよい。上記の複数のサーバは、物理サーバであってもよいし、仮想サーバであってもよい。仮想サーバが用いられる場合、当該仮想サーバは１つの物理サーバに設けられてもよいし、複数の物理サーバに分散して配置されてもよい。以上のように、本実施形態におけるサーバシステム１００の具体的な構成は種々の変形実施が可能である。
【0016】
端末装置２００は、情報処理システム１０を利用するユーザによって使用される装置である。端末装置２００は、ＰＣ（Personal Computer）であってもよいし、スマートフォン等の携帯端末装置であってもよいし、他の装置であってもよい。
【0017】
サーバシステム１００は、例えば、ネットワークを介して端末装置２００－１および端末装置２００－２と接続される。以下、複数の端末装置を相互に区別する必要がない場合、単に端末装置２００と表記する。ネットワークは、例えば、インターネット等の公衆通信網であるものとして説明するが、ＬＡＮ（Local Area Network）等であってもよい。
【0018】
本実施形態の情報処理システム１０は、例えば公開情報を用いて、対象に関するデータの収集、分析等を行うＯＳＩＮＴ（Open Source Intelligence）システムである。公開情報は、有価証券報告書や産業連関表、政府の公式発表、国や企業に関する報道等、広く公開されており、合法的に入手可能な種々の情報を含む。なお、本実施形態の情報処理システム１０は、ＯＳＩＮＴシステムには限定されない。
【0019】
サーバシステム１００は、公開情報に基づいて、様々な属性を含むノードを生成する。ノードはエンティティを表す。エンティティは人であってもよいし、企業であってもよいし、国であってもよい。属性は、例えば、公開情報に基づいて決定される情報である。属性は、エンティティに関する情報および持ち株比率（出資比率）の情報を含む。属性は、国籍や事業分野、売り上げ、従業員数、ボードメンバー、取引品目等の種々の情報を含んでもよい。
【0020】
所与のノードの属性に、他のノードとの関係性を含む属性がある場合、所与のノードと他のノードとが、向きを有するエッジによって連結される。例えば、所与のエンティティの株主に、他のエンティティが含まれるとする。この場合、他のエンティティに対応するノードと、所与のエンティティに対応するノードとの間が、持ち株比率を表すエッジによって連結される。エッジは、影響を与える側から受ける側への方向を有するエッジである。例えば、当該エッジは、出資する側から出資される側への方向を有するエッジである。ただしエッジは、影響を受ける側から与える側への方向を有してもよい。
【0021】
本実施形態の手法では、サーバシステム１００は、複数のエンティティを表す複数のノードが、属性に基づく向きを有するエッジによって連結されたネットワークであるエンティティネットワークを取得する。即ち、エンティティネットワークは有向グラフである。サーバシステム１００は、エンティティネットワークに基づく分析を行い、分析結果を提示する処理を行う。例えば、端末装置２００は、ＯＳＩＮＴシステムが提供するサービスを利用するユーザによって使用される装置である。例えば、ユーザは、端末装置２００を用いて何らかの分析をサーバシステム１００（情報処理システム１０）にリクエストする。サーバシステム１００は、エンティティネットワークに基づく分析を行い、分析結果を端末装置２００にレスポンスとして送信する。
【0022】
図２は、サーバシステム１００の詳細な構成例を示すブロック図である。サーバシステム１００は、例えば、処理部１１０、記憶部１２０および通信部１３０を含む。
【0023】
本実施形態の処理部１１０は、所定のハードウェアにより実現され得る。ハードウェアは、デジタル信号を処理する回路およびアナログ信号を処理する回路の少なくとも一方を含むことができる。例えば、ハードウェアは、回路基板に実装された１つ以上の回路装置や、１つ以上の回路素子によって構成され得る。回路装置としては、ＩＣ（Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（field-programmable gate array）等が適用され得る。１つ以上の回路素子は、例えば抵抗、キャパシター等である。
【0024】
処理部１１０は、１つ以上のプロセッサによって実現されてもよい。本実施形態のサーバシステム１００は、例えば、情報を記憶するメモリと、メモリに記憶された情報に基づいて動作するプロセッサと、を含む。情報は、例えばプログラムと各種のデータ等である。プロセッサは、ハードウェアを含む。プロセッサは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）等、各種のプロセッサを適用可能である。メモリは、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）やＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリであってもよいし、レジスタであってもよい。メモリは、ハードディスク装置（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）等の磁気記憶装置であってもよいし、光学ディスク装置等の光学式記憶装置であってもよい。例えば、メモリはコンピュータによって読み取り可能な命令を格納しており、当該命令をプロセッサが実行することによって、処理部１１０の機能が処理として実現される。命令は、プログラムを構成する命令セットの命令でもよいし、プロセッサのハードウェア回路に対して動作を指示する命令であってもよい。
【0025】
図２の例の処理部１１０は、エンティティネットワーク取得部１１１、対象ノード取得部１１２、サブネットワーク抽出部１１３、被支配ノード特定部１１４、影響度算出部１１５及び表示処理部１１６を含む。
【0026】
エンティティネットワーク取得部１１１は、エンティティネットワーク１２１を取得する取得部である。例えば、エンティティネットワーク取得部１１１は、公開情報に基づいてエンティティネットワーク１２１を生成してもよい。エンティティネットワーク取得部１１１は、生成したエンティティネットワーク１２１を、記憶部１２０に記憶する。エンティティネットワーク取得部１１１は、被支配ノードの特定処理等を含む本実施形態の処理を実行する際に、記憶部１２０に記憶されたエンティティネットワーク１２１を読み出す（取得する）処理を行う。
【0027】
エンティティネットワーク１２１の生成は、本実施形態に係る情報処理システム１０とは異なる他のシステムにおいて行われてもよい。この場合、エンティティネットワーク取得部１１１は、通信部１３０を介して、他のシステムからエンティティネットワークを取得してもよい。
【0028】
エンティティネットワーク取得部１１１は、例えば、複数のエンティティが出資関係により結ばれるネットワークをエンティティネットワーク１２１として取得する。エンティティネットワーク１２１には、複数のエンティティが含まれる。各エンティティは、上述したように、それぞれノードを表す。ノードとノードとの間は、出資関係に基づき、エッジにより接続される。また、各エッジにはそれぞれ出資比率が付与されている。出資比率は、持ち株比率を表す。持ち株比率の情報も、上述した公開情報に基づき、得ることができる。
【0029】
対象ノード取得部１１２は、エンティティネットワーク１２１に含まれる複数のノードから、対象ノードを取得する処理を行う。ここでの対象ノードとは、他のノードからの影響度を求める対象となるノードを表す。例えば対象ノード取得部１１２は、端末装置２００で実行される対象ノードの選択操作の結果に基づいて、対象ノードを取得してもよい。
【0030】
サブネットワーク抽出部１１３は、エンティティネットワーク１２１の複数のノードのうちのいずれかが対象ノードとして決定された場合に、当該対象ノードと直接または間接的に接続される上位ノードから構成されるサブネットワークを抽出する処理を行う。
【0031】
ただし、対象ノードに関するサブネットワークの抽出は必須ではない。例えば、支配される側のノードである対象ノードではなく、支配する側のノード（以下で説明する支配ノード）に関するサブネットワークが抽出されてもよい。またサブネットワークの抽出自体が省略され、エンティティネットワーク全体を対象として以下の処理が実行されてもよい。その他、具体的な処理の流れについては種々の変形実施が可能である。以下では、対象ノードの取得、及び当該対象ノードに関するサブネットワークの抽出が行われ、当該サブネットワークを対象として処理が行われる例について主に説明する。
【0032】
被支配ノード特定部１１４は、サブネットワークから他のノードを実効支配する支配ノードを選択する処理、及び、当該支配ノードによって実効支配されるノードである被支配ノードを特定する処理を行う。ここでの実効支配とは、他のエンティティの行動を実質的に制御可能であることを表す。例えばあるエンティティが、出資関係に基づいて他のエンティティの行動内容を決定可能である場合に、当該エンティティは他のエンティティを実効支配している。より具体的には、ここでの行動とは、他のエンティティにおける決議における行動であって、例えば実効支配とは、当該決議の可決及び／または否決を決定可能であることを表してもよい。この場合、他のエンティティを実効支配するとは、他のエンティティが発行している議決権付き株式の過半数を直接または間接的に保有することであってもよい。被支配ノード特定部１１４の処理については、図９－図１４等を用いて後述する。なおエンティティネットワーク１２１においては各ノードがエンティティに対応するため、エンティティ間の支配関係をノード間の支配関係として表記する。すなわち、本明細書では「支配ノードに対応するエンティティが、被支配ノードに対応するエンティティを実効支配する」ことを、単に「支配ノードが被支配ノードを実効支配する」と表記する。同様に、以下の説明におけるノードとは、ネットワーク（有向グラフ）におけるノードそのものに限定されず、当該ノードに対応するエンティティを表してもよい。
【0033】
影響度算出部１１５は、支配ノードによる他のノードへの影響度合いを表す指標である影響度を算出する。本実施形態における影響度とは、対象ノードが被支配ノードである場合に最大値（例えば１）になり、対象ノードが支配ノードと被支配ノードのいずれにも直接接続されない場合に最小値（例えば０）になり、対象ノードが被支配ノードでなく、且つ、直上ノードが支配ノードまたは被支配ノードである場合に支配度合いに応じて変化する中間的な値（例えば０より大きく１未満）となる指標値である。なお本実施形態では、特許文献１に示した影響度（以下、Ｐｏｗｅｒ Ｉｎｄｅｘと記載）等の他の影響度が併用されてもよい。
【0034】
表示処理部１１６は、本実施形態における処理結果を表示部に表示させる処理を行う。ここでの表示部は、例えば端末装置２００の表示部２４０である。ただし表示処理部１１６における表示対象は、サーバシステム１００の表示部であってもよいし、他の装置の表示部であってもよい。
【0035】
表示処理部１１６は、エンティティネットワークにおいて、支配ノード及び被支配ノードを、それ以外のノードと識別可能な態様で表示する処理を行う。詳細については図１３－図１４、図２５－図２６等を用いて後述する。また表示処理部１１６は、影響度算出部１１５によって算出される影響度を含む画面を表示させる処理を行ってもよいし、間接持ち株比率、Ｐｏｗｅｒ Ｉｎｄｅｘ等の他の指標値を表示させる処理を行ってもよい。
【0036】
記憶部１２０は、処理部１１０のワーク領域であって、種々の情報を記憶する。記憶部１２０は、種々のメモリによって実現が可能である。メモリは、ＳＲＡＭやＤＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリであってもよい。メモリは、レジスタ、ハードディスク装置等の磁気記憶装置、光学ディスク装置等の光学式記憶装置であってもよい。
【0037】
記憶部１２０は、例えばエンティティネットワーク取得部１１１が取得したエンティティネットワーク１２１を記憶する。記憶部１２０は、本実施形態の処理に係る種々の情報を記憶可能である。
【0038】
通信部１３０は、ネットワークを介した通信を行うためのインターフェイスである。通信部１３０は、例えばアンテナ、ＲＦ（radiofrequency）回路、およびベースバンド回路を含む。通信部１３０は、処理部１１０による制御に従って動作してもよいし、処理部１１０とは異なる通信制御用のプロセッサを含んでもよい。通信部１３０は、例えば、ＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）に従った通信を行うためのインターフェイスである。具体的な通信方式は、種々の変形実施が可能である。
【0039】
図３は、端末装置２００の詳細な構成例を示すブロック図である。端末装置２００は、処理部２１０、記憶部２２０、通信部２３０、表示部２４０および操作部２５０を含む。
【0040】
処理部２１０は、デジタル信号を処理する回路およびアナログ信号を処理する回路の少なくとも一方を含むハードウェアによって構成される。処理部２１０は、プロセッサによって実現されてもよい。プロセッサは、ＣＰＵやＧＰＵ、ＤＳＰ等、各種のプロセッサを適用可能である。端末装置２００のメモリに格納された命令をプロセッサが実行することによって、処理部２１０の機能が処理として実現される。
【0041】
記憶部２２０は、処理部２１０のワーク領域であって、ＳＲＡＭやＤＲＡＭ、ＲＯＭ等の種々のメモリによって実現される。
【0042】
通信部２３０は、ネットワークを介した通信を行うためのインターフェイスである。通信部２３０は、例えばアンテナ、ＲＦ回路、およびベースバンド回路を含む。通信部２３０は、例えば、ネットワークを介して、サーバシステム１００との通信を行う。
【0043】
表示部２４０は、種々の情報を表示するインターフェイスである。表示部２４０は、液晶ディスプレイであってもよいし、有機ＥＬディスプレイであってもよいし、他の方式のディスプレイであってもよい。表示部２４０は、サーバシステム１００の表示処理部１１６からの制御に基づき、例えば、支配ノード及び被支配ノードの表示態様が、それ以外のノードの表示態様と異なるエンティティネットワークを含む画面等を表示する。
【0044】
操作部２５０は、ユーザが端末装置２００を操作するためのインターフェイスである。操作部２５０は、端末装置２００に設けられるボタン等であってもよい。表示部２４０と操作部２５０とは、一体として構成されるタッチパネルであってもよい。
【0045】
１．２サービスの具体例
次にＯＳＩＮＴシステムである情報処理システム１０によって提供されるサービスの具体例について説明する。以下、具体的なサービスとして、企業持ち株ネットワーク分析の例を説明する。
次にＯＳＩＮＴシステムである情報処理システム１０によって提供されるサービスの具体例について説明する。以下、具体的なサービスとして、企業持ち株ネットワーク分析の例を説明する。
【0046】
図４は、企業持ち株ネットワーク分析を説明する図であり、出資関係を表すエンティティネットワークの一例である。図４に示すように、公開情報に含まれる株主や出資比率を表す情報に基づいて、国や企業の出資関係を示すネットワークが形成される。
【0047】
被支配ノード特定部１１４は、例えば、処理対象のネットワークの何れかのノードを支配ノードとしたときに、当該支配ノードによって実効支配される被支配ノードを特定する。また影響度算出部１１５は、様々な国や企業が、他の企業に対して有している影響度を分析する。この場合の影響度とは、出資による支配力が及ぶ度合いを表す。
【0048】
例えば、特定の国を支配ノードと考えた場合に、当該支配ノードによって実効支配される被支配ノード、あるいは当該支配ノードが所与の業種の企業に対して有している影響度を求めることによって、当該国が当該業種の製品供給をどの程度支配しているかを把握することが可能である。例えば、当該国で重大な事件が起こった場合に、その事件が製品の安定供給に与える影響を評価すること等が可能である。被支配ノード特定部１１４及び影響度算出部１１５は、世界的企業への国ごとの実効支配の有無や影響力を求めてもよい。これにより、国家間のパワーバランスを把握することが可能である。また、世界的企業への国ごとの影響力の時系列的な変化を求めることで、上記パワーバランスの推移を把握することも可能である。
【0049】
あるいは被支配ノード特定部１１４及び影響度算出部１１５は、所与の国のインフラストラクチャに関連する企業への、他の国の実効支配の有無及び影響力を求めてもよい。インフラストラクチャに関連する企業は、電力等のエネルギー関連企業であってもよいし、移動通信網を提供する企業であってもよい。これにより、インフラストラクチャが機能を停止するリスクを評価することが可能になる。
【0050】
あるいは被支配ノード特定部１１４及び影響度算出部１１５は、軍事転用が可能な技術を有する企業への実効支配の有無及び影響力を求めてもよい。これにより、安全保障上のリスクを検出することが可能になる。
【0051】
被支配ノード特定部１１４及び影響度算出部１１５は、国または企業が特定の行動を取ったときの実効支配の対象の変化、及び、影響度の変化を求めてもよい。例えば、所与の国の外交政策が転換されたと仮定した場合に、転換前後での実効支配の範囲や影響度を求めることによって、当該外交政策が世界各国へ与える影響をシミュレーションすることが可能である。
【0052】
被支配ノード特定部１１４及び影響度算出部１１５は、企業持ち株ネットワーク分析を用いることによって、人手では検出が難しい複雑な出資関係に基づく分析が可能になる。
【0053】
近年、国家間、企業間、要人間の関係は、かつてないほどグローバルかつ複雑につながったネットワークとなっている。そのため、人手による分析には限界がある。その点、上述したＯＳＩＮＴシステムでは、出資による企業支配を表すネットワーク等の分析が可能である。ＯＳＩＮＴシステムでは、複雑な関係性を読み解くことが可能であるため、政府や企業が最適な戦略を立案すること等が可能になる。
【0054】
２．処理の詳細
以下、本実施形態における処理の詳細を説明する。本実施形態の手法は、狭義には企業持ち株ネットワーク分析である。ただし、本実施形態の手法は、企業持ち株ネットワーク分析以外の任意の手法に適用可能である。
以下、本実施形態における処理の詳細を説明する。本実施形態の手法は、狭義には企業持ち株ネットワーク分析である。ただし、本実施形態の手法は、企業持ち株ネットワーク分析以外の任意の手法に適用可能である。
【0055】
２．１ 影響度を表す指標
まず影響度を表す指標について検討する。図５は、エンティティネットワーク取得部１１１が取得するエンティティネットワーク１２１、又はサブネットワーク抽出部１１３によって抽出されるサブネットワークの例を示す図である。図５のネットワークは、エンティティＡ～エンティティＩにそれぞれ対応するノードＡ～ノードＩの９個のノードを含む。図５におけるエッジは、矢印の根元側が出資する側に対応するノード（上位ノード、上流ノード）に接続され、先端側が出資を受ける側に対応するノード（下位ノード、下流ノード）に接続される。
まず影響度を表す指標について検討する。図５は、エンティティネットワーク取得部１１１が取得するエンティティネットワーク１２１、又はサブネットワーク抽出部１１３によって抽出されるサブネットワークの例を示す図である。図５のネットワークは、エンティティＡ～エンティティＩにそれぞれ対応するノードＡ～ノードＩの９個のノードを含む。図５におけるエッジは、矢印の根元側が出資する側に対応するノード（上位ノード、上流ノード）に接続され、先端側が出資を受ける側に対応するノード（下位ノード、下流ノード）に接続される。
【0056】
図５のネットワークにおいて、ノードＥ，Ｆ，Ｇ，Ｈは、それぞれノードＩとエッジで接続され、且つ、各エッジには出資比率（持ち株比率）として５１％という数値が対応づけられる。従って、エンティティＩは、エンティティＥ～Ｈのそれぞれについて、半数を超える株式を取得しているため、エンティティＥ～Ｈを実効支配している。なお、上述したように、説明を簡略化するために「ノードＩに対応するエンティティＩによる、ノードＥに対応するエンティティＥの持ち株比率は５１％である」等の表現を、「ノードＩによるノードＥの持ち株比率は５１％である」と表記する。
【0057】
また図５のネットワークにおいて、ノードＢは、ノードＥによる持ち株比率とノードＦによる持ち株比率がそれぞれ３０％である。ノードＣは、ノードＥによる持ち株比率とノードＧによる持ち株比率がそれぞれ３０％である。ノードＤは、ノードＦによる持ち株比率とノードＨによる持ち株比率がそれぞれ３０％である。ノードＡは、ノードＢによる持ち株比率が２５％、ノードＣによる持ち株比率が２０％、ノードＤによる持ち株比率が３０％である。
【0058】
例えば広く知られている間接持ち株比率とは、２つのノードを結ぶ経路上の持ち株比率の積に基づいて決定される。例えば、ノードＩとノードＡの間には、ノードＩ→ノードＥ→ノードＢ→ノードＡとの経路が存在する。以下、ノード間の経路を単純にノード名を並べることによって経路ＩＥＢＡ等と表記する。この経路上のエッジに付与された持ち株比率は０．５１、０．３０、０．２５であるため、ノードＩの経路ＩＥＢＡを介したノードＡへの間接持ち株比率は、０．５１×０．３０×０．２５により求められる。ノードＩとノードＡの間には他の経路も存在するため、全ての経路について同様に値を求め、各経路について求められた値の総和を求めることによって、ノードＩのノードＡへの間接持ち株比率が決定される。
【0059】
また特許文献１に開示されたＰｏｗｅｒ Ｉｎｄｅｘでは、持ち株比率が半数を超える場合に、当該持ち株比率を１に変更した上で間接持ち株比率と同様の演算が実行される。図６Ａは、特許文献１の手法を説明する図である。図６Ａの例において、ノードＣのノードＡに対するＰｏｗｅｒ Ｉｎｄｅｘを考える。この場合、ノードＣによるノードＤの持ち株比率は半数を超えるため値が１に置き換えられる。従ってノードＣのノードＡに対するＰｏｗｅｒ Ｉｎｄｅｘは、経路ＣＡにおける０．３０と、経路ＣＤＡにおける１×０．３０の和である０．６０（６０％）となる。
【0060】
図６Ａのネットワークでは、ノードＣは、ノードＤの株式の過半数を保有しているため、ノードＤを実効支配している。従ってノードＣは、ノードＡの株式のうち、ノードＣが直接保有する３０％と、ノードＤが保有する３０％を自由に行使できる。上記の通り、Ｐｏｗｅｒ Ｉｎｄｅｘは６０パーセントとなるため、ノードＣによるノードＡへの影響度合いを示す指標値として好適である。換言すれば、Ｐｏｗｅｒ Ｉｎｄｅｘはそれ以前の間接持ち株比率に比べて、実際の影響度合いを反映した値となる。
【0061】
図６Ｂは、図５で上述したネットワークに特許文献１の手法を適用した場合の例である。この場合、ノードＩのノードＥ～Ｈの持ち株比率は半数を超えるため、これらの持ち株比率が１に置き換えられる。従って、経路ＩＥＢＡに沿った間接持ち株比率は、１×０．３０×０．２５に補正される。他の経路についても同様である。全ての経路について計算すると、ノードＩのノードＡへの影響度を表すＰｏｗｅｒ Ｉｎｄｅｘは４５％となる。この場合、Ｐｏｗｅｒ Ｉｎｄｅｘが半数以下となるため、ノードＩはノードＡを実効支配していないような印象を与える。
【0062】
しかし図６Ｂ（図５）のネットワークを考えた場合、このような判断は必ずしも正しいとは言えない。例えばこのネットワークにおいて、ノードＩによる、ノードＥ～Ｈの持ち株比率は半数を超えるため、ノードＩはノードＥ～Ｈを実効支配している。
【0063】
またノードＢは、ノードＥとノードＦによる持ち株比率がそれぞれ３０％であり、ノードＥとノードＦはノードＩに実効支配されているため、ノードＩはノードＢの過半数の株式を保有していることと同義である。つまり、ノードＩはノードＢを実効支配している。同様に、ノードＣ及びノードＤも、ノードＩに実効支配されたノードによる持ち株比率の合計が過半数となるため、ノードＩに実効支配されている。
【0064】
そしてノードＢ～ＤがノードＩに実効支配されており、この３つのノードによるノードＡの持ち株比率の和は７５％になるため、ノードＡもノードＩに実効支配されている。このように、図６Ｂ（図５）のネットワークではノードＩはノードＡを実効支配するにもかかわらず、ノードＩのノードＡへの影響度を表すＰｏｗｅｒ Ｉｎｄｅｘは相対的に小さい値になってしまう。
【0065】
特許文献１の手法では、１つのノードによる他のノードへの持ち株比率が過半数であれば、値を１に更新することで実効的な支配関係を反映できるという利点があるが、複数のノードが共同で過半数の持ち株比率を有している場合には実効的な支配関係が反映されにくいためである。例えば図６Ｂにおいて、ノードＥとノードＦは、共同でノードＢの６０％の株式を保有しているが、単体での持ち株比率が５０％を超えないため値は更新されずにＰｏｗｅｒ Ｉｎｄｅｘが演算される。ノードＥとノードＦはともにノードＩに実効支配されているため、ノードＢに関する決議では協力することが可能であるのに、特許文献１の手法ではその点が考慮されないことになる。
【0066】
図７は、Ｐｏｗｅｒ Ｉｎｄｅｘが実際の影響度合いに比べて低く算出されやすいネットワークの他の例である。図７のネットワークでは、ノードＩが、ノードＪ～Ｍを実効支配する。そして、ノードＪ～Ｍのうちの２つのノードの持ち株比率を合わせることによって、ノードＩはノードＥ～Ｈを実効支配する。さらにノードＥ～Ｈのうちの２つのノードの持ち株比率を合わせることによって、ノードＩはノードＢ～Ｄを実効支配する。そして図６Ｂの例と同様に、ノードＢ～Ｄの持ち株比率を合わせることによって、ノードＩはノードＡを実効支配する。このように、図７の例でもノードＩはノードＡを実効支配する。しかし、ノードＪ～Ｍより下流では、各エッジに付与された持ち株比率は半数を超えないため、上記の実効支配の関係が考慮されず、元の値（３０％）を用いてＰｏｗｅｒ Ｉｎｄｅｘが算出されてしまう。結果として、ノードＩのノードＡに対する影響度合いを表すＰｏｗｅｒ Ｉｎｄｅｘは、５０％に比べて低くなる。
【0067】
例えば、図７に示したように、特定のノードによって実効支配される複数のノードの持ち株比率を合わせることで半数を超えるネットワーク構造を減衰ユニットと表記したとき、当該減衰ユニットが存在するネットワークでは、Ｐｏｗｅｒ Ｉｎｄｅｘの値が実際の影響度合いに比べて小さくなりやすい。図６Ｂの例では、ノードＥ～ＨとノードＢ～Ｄの間の構造が減衰ユニットに相当する。同様に図６Ｂの例では、ノードＢ～ＤとノードＡの間の構造が減衰ユニットに相当する。また図７の例では、ノードＪ～ＭとノードＥ～Ｈの間、ノードＥ～ＨとノードＢ～Ｄの間、及びノードＢ～ＤとノードＡの間の３段の減衰ユニットが存在するため、図６Ｂのネットワークに比べてＰｏｗｅｒ Ｉｎｄｅｘの値がさらに小さくなる。
【0068】
これに対して、本実施形態に係る情報処理システム１０（例えばサーバシステム１００）は、図２に示したようにエンティティネットワーク取得部１１１と、被支配ノード特定部１１４を含む。そして被支配ノード特定部１１４は、支配ノード及び既に特定されている被支配ノードを第１ノード群としたとき、複数のノードのうち、第１ノード群に含まれる１又は複数のノードである第２ノード群に直接接続され、且つ、第２ノード群の各ノードとの間のエッジに付与された出資比率の和が第１閾値より大きいノードを、被支配ノードに追加する更新処理を行うことによって、被支配ノードを特定する。
【0069】
ここでの支配ノードとは、エンティティネットワークまたはサブネットワークにおいて、他のノードを出資関係に基づいて支配する可能性のあるノード（より具体的には対象ノードを支配する可能性のあるノード）を表す。第１ノード群は、上記の通り支配ノードと、当該支配ノードによって実効支配されることが既知であるノードの集合である。つまり第１ノード群は、支配ノードがある企業に対して影響を及ぼそうとしたとき（例えばある企業に対して議決権を行使しようとしたときに）、支配ノードと協調行動をとるノードの集合である。
【0070】
また第２ノード群とは、第１ノード群以外のいずれかのノードを考えた場合に、当該ノードと直接接続される（当該ノードの直上、すなわち１段上流に位置する）第１ノード群に含まれるノードである。例えば、図５の例において、支配ノードがノードＩであり、被支配ノードとしてノードＥ～Ｈが特定済である場合において、ノードＥ及びノードＦは、ノードＢの直上ノードである。この場合、第１ノード群とはノードＥ～Ｉの集合であり、ノードＢにとっての第２ノード群はノードＩとノードＦの集合である。ここで処理対象としている第１ノード群以外のノード（例えばノードＢ）は、処理を実行している段階では被支配ノードに含まれていないが、第２ノード群に含まれる各ノード（例えばノードＥ及びＦ）からの出資を受けているため、実質的に支配ノード（ノードＩ）による出資を受けていると考えることが可能である。
【0071】
また第１閾値は、例えば０．５０（５０％）である。この場合、例えば支配ノードが株主総会において普通決議を単独で可決できるだけの影響度合いを有しているか否かという観点から被支配ノードを判定できる。ただし第１閾値は、株主総会の特別決議を単独で可決できる持ち株比率に対応する２／３（６６．７％）であってもよい。あるいは、株主総会の特別決議を単独で否決できる持ち株比率に対応する１／３（３３．３％）であってもよい。また第１閾値はこれらのいずれとも異なる値が設定されてもよい。
【0072】
そして本実施形態では、被支配ノード特定部１１４は、第２ノード群による出資比率の和（持ち株比率の和）を被支配ノードの特定処理に用いる。従って本実施形態の手法では、支配関係を適切に判定することが可能になる。例えば、上記のように、支配ノードによって実効支配される複数のノードが共同で過半数の株式を保有するような支配関係を適切に検出することが可能になる。具体的な処理については、後述する。なお本実施形態の手法において、Ｐｏｗｅｒ Ｉｎｄｅｘ等の他の影響度が併用されることは妨げられない。
【0073】
また、本実施形態の情報処理システム１０が行う処理の一部又は全部は、プログラムによって実現されてもよい。情報処理システム１０が行う処理とは、狭義にはサーバシステム１００の処理部１１０が行う処理であるが、端末装置２００の処理部２１０が実行する処理を含んでもよい。
【0074】
本実施形態に係るプログラムは、例えばコンピュータによって読み取り可能な媒体である非一時的な情報記憶媒体（情報記憶装置）に格納できる。情報記憶媒体は、例えば光ディスク、メモリーカード、ＨＤＤ、或いは半導体メモリなどによって実現できる。半導体メモリは例えばＲＯＭである。処理部１１０等は、情報記憶媒体に格納されるプログラムに基づいて本実施形態の種々の処理を行う。即ち情報記憶媒体は、処理部１１０等としてコンピュータを機能させるためのプログラムを記憶する。コンピュータは、入力装置、処理部、記憶部、出力部を備える装置である。具体的には本実施形態に係るプログラムは、図８、図９、図１６等を用いて後述する各ステップを、コンピュータに実行させるためのプログラムである。
【0075】
また本実施形態の手法は、以下のステップを含む情報処理方法に適用できる。情報処理方法は、情報処理装置（例えば情報処理システム１０、サーバシステム１００）が、複数のエンティティに対応する複数のノードの相互の出資関係を、出資される側の下位ノードと出資する側の上位ノードとを、出資比率が付与されたエッジにより接続することで表したエンティティネットワークを取得し、エンティティネットワークに基づいて、複数のノードのうちの支配ノードによって実効支配されるノードである被支配ノードを特定し、被支配ノードの特定において、支配ノード及び既に特定されている被支配ノードを第１ノード群としたとき、複数のノードのうち、第１ノード群に含まれる１又は複数のノードである第２ノード群に直接接続され、且つ、第２ノード群の各ノードとの間のエッジに付与された出資比率の和が第１閾値より大きいノードを、被支配ノードに追加する更新処理を行うことによって、被支配ノードを特定する処理を行う。
【0076】
２．２ 全体処理
図８は、本実施形態の情報処理システム１０において実行される処理の概略を説明するフローチャートである。
図８は、本実施形態の情報処理システム１０において実行される処理の概略を説明するフローチャートである。
【0077】
まず、ステップＳ１０１において、エンティティネットワーク取得部１１１は、エンティティネットワーク１２１を取得する。エンティティネットワーク取得部１１１は、エンティティネットワーク１２１を記憶部１２０に記憶する。
【0078】
ステップＳ１０２において、対象ノード取得部１１２は、エンティティネットワーク１２１に含まれる何れかのノードを対象ノードとして取得する。例えば、ステップＳ１０２において、表示処理部１１６は、端末装置２００の表示部２４０にエンティティネットワーク１２１、エンティティネットワーク１２１に含まれるエンティティの一覧画面、あるいはエンティティの検索画面等を表示させることによって、端末装置２００のユーザによる対象ノードの選択を促す処理を行ってもよい。例えば端末装置２００の操作部２５０は、他のエンティティからの支配度合いを調査したいとユーザが考えている関心企業の入力を受け付け、対象ノード取得部１１２は、通信部１３０を介して、当該関心企業に対応するノードを対象ノードとして取得してもよい。
【0079】
ステップＳ１０３において、サブネットワーク抽出部１１３は、対象ノードを含むサブネットワークを抽出する。例えばサブネットワーク抽出部１１３は、まずネットワークＮを対象ノードにより初期化する。次にサブネットワーク抽出部１１３は、対象ノードに対して直接出資しているノードと、出資関係を表すエッジを追加することによってネットワークＮを更新する。そしてサブネットワーク抽出部１１３は、新たに追加されたノードに対して、当該ノードに対して直接出資しているノードと、出資関係を表すエッジを追加することによってネットワークＮを更新する。以下、サブネットワーク抽出部１１３は、この処理を再帰的に繰り返し、ネットワークＮが変化しなくなった場合に、そのときのネットワークＮをサブネットワークとして記憶部１２０に記憶する。以上のように、ここでのサブネットワークは、対象ノードの上流側のノードから構成されるネットワークであり、持ち株関係を示すものであるため、上流側持ち株ネットワークと表記してもよい。
【0080】
ステップＳ１０４において、被支配ノード特定部１１４は、サブネットワークに含まれる複数のノードのうち、対象ノードを支配する可能性のあるノードを支配ノードとした場合に、当該支配ノードによって実効支配される被支配ノードを特定する処理を行う。この処理は、支配ノードによる支配関係を下流側に伝搬させていく処理であるため、支配伝搬処理とも表記する。被支配ノードの特定処理の詳細については後述する。
【0081】
ステップＳ１０５において、影響度算出部１１５は、被支配ノードの特定結果に基づいて支配ノードによる他のノードへの影響度合いを表す影響度を求める。影響度の算出処理の詳細については後述する。
【0082】
ステップＳ１０６において、表示処理部１１６は、被支配ノードの特定結果を端末装置２００の表示部２４０に表示させる処理を行う。また表示処理部１１６は、影響度の算出結果を端末装置２００の表示部２４０に表示させる処理を行ってもよい。例えば表示処理部１１６は、ユーザによって選択された対象ノードが他のノードによって実効支配されているか否かの判定結果を表示させてもよいし、対象ノードに対する支配ノードの影響度を表示させてもよい。
【0083】
【0084】
ステップＳ２０１において、被支配ノード特定部１１４は、サブネットワークに含まれる複数のノードから、支配ノードを選択する。例えば被支配ノード特定部１１４は、サブネットワークに含まれる対象ノード以外のノードのうち、自分以外の少なくとも１つのノードに対する出資比率が第１閾値より大きいノードを、支配ノードとして選択する。具体的には被支配ノード特定部１１４は、サブネットワークに含まれる対象ノード以外の各ノードについて、当該ノードから他のノードへと向かう方向のエッジであって、付与された出資比率が第１閾値を超えるエッジがあるか否かを判定する。被支配ノード特定部１１４は、条件を満たすノードを、支配ノードの候補ノードとして選択する。そして被支配ノード特定部１１４は、候補ノードのうちのいずれかを、順次、支配ノードとして選択する。なおここでの第１閾値は、上述したように、例えば０．５０（５０％）であるが他の値が用いられてもよい。
【0085】
図５のネットワークを対象とする場合、ノードＩは、自分以外のノードであるノードＥ～Ｈのそれぞれに対する持ち株比率が第１閾値である０．５０を超えている。従ってノードＩは支配ノードの候補として選択される。ノードＥは、ノードＢに対する持ち株比率が０．３０であるため第１閾値を超えておらず、且つ、ノードＣに対する持ち株比率が０．３０であるため第１閾値を超えていない。従ってノードＥは、支配ノードの候補とならない。これ以外のノードも同様であり、図５ではノードＩのみが支配ノードの候補となる。従って被支配ノード特定部１１４は、ノードＩを対象として以下の処理を実行することによって、ノードＩによって実効支配される被支配ノードを特定する処理を実行する。
【0086】
ステップＳ２０２において、被支配ノード特定部１１４は、支配ノードによって実効支配される被支配ノードの集合Ｐを空集合で初期化する。
【0087】
以下の処理において、支配ノード自身と、当該支配ノードによって実効支配される被支配ノードの集合を第１ノード群と表記する。第１ノード群は、支配ノードと集合Ｐの和集合である。図１０は、ステップＳ２０２の処理後における第１ノード群を示す図である。図１０に示したように、ステップＳ２０２では被支配ノードは１つも特定されていないため、支配ノードであるノードＩのみが第１ノード群に含まれている。
【0088】
ステップＳ２０３において、被支配ノード特定部１１４は、被支配ノードの集合Ｐを更新する第１更新処理を行う。具体的には、支配ノードが第１閾値を超える持ち株比率で支配するノードを、被支配ノードの集合Ｐに追加する更新処理を行う。
【0089】
図５のネットワークを対象とする場合、ノードＩは、自分以外のノードであるノードＥ～Ｈのそれぞれに対する持ち株比率が第１閾値である０．５を超えている。従ってステップＳ２０３において、被支配ノード特定部１１４は、ノードＥ～Ｈを集合Ｐに追加する処理を実行する。
【0090】
図１１は、ステップＳ２０３の処理後における第１ノード群を示す図である。図１１に示したように、ステップＳ２０３の第１更新処理によって、支配ノードであるノードＩが直接的に第１閾値を超える持ち株比率で支配しているノードＥ～Ｈが被支配ノードの集合Ｐに追加される。従って第１ノード群は、ノードＥ～Ｉの５個のノードの集合となる。つまり第１更新処理によって、支配ノードから１段階下流のノードまで、支配関係が伝搬したことになる。
【0091】
ステップＳ２０４において、被支配ノード特定部１１４は、被支配ノードの集合Ｐを更新する第２更新処理を行う。具体的には被支配ノード特定部１１４は、第１ノード群に含まれるノードが、単独あるいは共同で第１閾値を超える持ち株比率で支配するノードを、被支配ノードの集合Ｐに追加する更新処理を行う。
【0092】
より具体的には、被支配ノード特定部１１４は、サブネットワークから第１ノード群のうちの第２ノード群に直接接続されるノードを特定する。換言すれば、ここで特定されるノードは、第１ノード群の１又は複数のノードの１段下流のノードである。そして被支配ノード特定部１１４は、特定されたそれぞれのノードについて、第２ノード群による持ち株比率の和を求め、当該和が第１閾値を超える場合に、処理対象のノードを被支配ノードの集合Ｐに追加する処理を行う。
【0093】
例えば、初回の第２更新処理の直前の第１ノード群は、図１１を用いて上述したように、ノードＥ～Ｉの５個である。この場合、ノードＢ～Ｄは、第１ノード群に含まれるノードと直接接続される。換言すれば、ノードＢ～Ｄのそれぞれは、第１ノード群に含まれるノードの直下のノード（１段下流のノード）である。従って被支配ノード特定部１１４は、ノードＢ～Ｄのそれぞれについて、持ち株比率の和を求める。
【0094】
具体的には、ノードＢは、第１ノード群に含まれるノードのうち、ノードＥ及びノードＦに直接接続される（ノードＥとノードＦの直下のノードである）。従って、ノードＢにとっての第２ノード群はノードＥ及びノードＦである。被支配ノード特定部１１４は、ノードＥのノードＢに対する持ち株比率と、ノードＦのノードＢに対する持ち株比率の和を求める。この場合、それぞれの持ち株比率は３０％であるため、持ち株比率の和は６０％となる。被支配ノード特定部１１４は、持ち株比率の和が第１閾値である５０％を超えているため、ノードＢを被支配ノードの集合Ｐに追加する処理を行う。
【0095】
同様に、ノードＣにとっての第２ノード群はノードＥ及びノードＧである。ノードＥ及びノードＧによる持ち株比率の和は６０％であって第１閾値を超えるため、被支配ノード特定部１１４は、ノードＣを被支配ノードの集合Ｐに追加する。またノードＤにとっての第２ノード群はノードＦ及びノードＨである。ノードＦ及びノードＨによる持ち株比率の和は６０％であって第１閾値を超えるため、被支配ノード特定部１１４は、ノードＤを被支配ノードの集合Ｐに追加する。
【0096】
図１２は、１回目の第２更新処理が行われた後の第１ノード群を示す図である。図１２に示したように、１回目の第２更新処理によって、被支配ノードであるＥ～Ｈが共同で第１閾値を超える持ち株比率で支配しているノードＢ～Ｄが被支配ノードの集合Ｐに追加される。従って第１ノード群は、ノードＢ～Ｉの８個のノードの集合となる。つまり第２更新処理によって、処理前の状態から１段階下流のノードまで、支配ノードによる支配関係が伝搬したことになる。なお、ここではそれぞれのノードに関する第２ノード群が複数のノードを含む例を示したが、第２ノード群が単一のノードであることも妨げられない。
【0097】
第２更新処理の実行後、ステップＳ２０５において、被支配ノード特定部１１４は、第２更新処理によって被支配ノードの集合Ｐが変化したかを判定する。上記の例では、ノードＢ～Ｄが被支配ノードの集合Ｐに追加されているため、集合Ｐは変化している。
【0098】
被支配ノードの集合Ｐが第２更新処理によって変化している場合（ステップＳ２０５：Ｙｅｓ）、被支配ノード特定部１１４は、ステップＳ２０４に戻り、第２更新処理を再帰的に実行する。例えば１回目の第２更新処理が行われた後の第１ノード群は、図１２に示したようにノードＢ～Ｉである。この場合、ノードＡは、第１ノード群に含まれるノードと直接接続される（第１ノード群に含まれるノードの直下のノードである）。従って２回目の第２更新処理において、被支配ノード特定部１１４は、ノードＡについて、持ち株比率の和を求める。
【0099】
具体的には、ノードＡは、第１ノード群に含まれるノードのうち、ノードＢ～Ｄに接続される。従って、ノードＡにとっての第２ノード群はノードＢ～Ｄである。被支配ノード特定部１１４は、ノードＢのノードＡに対する持ち株比率、ノードＣのノードＡに対する持ち株比率、及びノードＤのノードＡに対する持ち株比率の和を求める。この場合、持ち株比率の和は０．２５＋０．２０＋０．３０＝０．７５（７５％）である。被支配ノード特定部１１４は、持ち株比率の和が第１閾値である５０％を超えているため、ノードＡを被支配ノードの集合Ｐに追加する処理を行う。
【0100】
図１３は、２回目の第２更新処理が行われた後の第１ノード群を示す図である。図１３に示したように、２回目の第２更新処理によって、被支配ノードであるＢ～Ｄが共同で第１閾値を超える持ち株比率で支配しているノードＡが被支配ノードの集合Ｐに追加される。従って第１ノード群は、ノードＡ～Ｉの９個のノードの集合となる。つまり第２更新処理によって、処理前の状態から１段階下流のノードまで、支配ノードによる支配関係が伝搬したことになる。
【0101】
このように本実施形態では、被支配ノード特定部１１４は、被支配ノードを空集合により初期化する初期化処理を行い（ステップＳ２０２）、初期化処理の後に、複数のノードのうち、支配ノードと直接接続され、且つ、支配ノードとの間のエッジに付与された出資比率が第１閾値より大きいノードを、被支配ノードに追加する第１更新処理を行い（ステップＳ２０３）、第１更新処理の後に、第２更新処理を繰り返し実行することによって（ステップＳ２０４）、被支配ノードを特定してもよい。このようにすれば、支配ノードを起点として下流側に支配関係を伝搬させていくトップダウン処理によって、支配ノードによる支配経路、支配範囲を効率的に求めることが可能になる。
【0102】
第２更新処理の実行後、ステップＳ２０５において、被支配ノード特定部１１４は、第２更新処理によって被支配ノードの集合Ｐが変化したかを判定する。上記の例では、ノードＡが被支配ノードの集合Ｐに追加されているため、集合Ｐは変化している。従って被支配ノード特定部１１４は、ステップＳ２０４に戻り、３回目の第２更新処理を実行する。
【0103】
図１３に示したように、ここで例示したネットワークでは、２回目の第２更新処理の段階でサブネットワークの全てのノードが第１ノード群に追加されている。従って３回目の第２更新処理を行ったとしても被支配ノードの集合Ｐは変化しない。
【0104】
あるいは、図１４に示すネットワークにおいても被支配ノードの集合Ｐは変化しない。図１４に示すネットワークは、ノードＡ～ノードＩについては図１０－図１３を用いて上述したネットワークと同様であり、ノードＡの直下のノードとしてノードＪが追加された構成を有する。ノードＡのノードＪに対する持ち株比率は５％である。
【0105】
この場合、上述した例と同様に、２回目の第２更新処理によって、ノードＡ～Ｉが第１ノード群に含まれた状態となっている。ノードＪは第１ノード群に含まれるノードＡに直接接続されるため、持ち株比率の和が求められる。ノードＪにとっての第２ノード群はノードＡのみであるため、持ち株比率の和は５％である。被支配ノード特定部１１４は、持ち株比率の和が第１閾値を超えないため、ノードＪを被支配ノードの集合Ｐに追加しない。このように、被支配ノードの集合Ｐに追加されていないノードが残っている場合であっても、第２ノード群による持ち株比率の和が第１閾値を超えるノードが存在しなければ被支配ノードの集合Ｐは変化しない。
【0106】
被支配ノード特定部１１４は、第２更新処理を行っても被支配ノードが変化しなかった場合に（ステップＳ２０５：Ｎｏ）、第２更新処理を終了する。このようにすれば、再帰的に実行される第２更新処理を適切に終了することが可能になる。被支配ノード特定部１１４は、この段階での集合Ｐに含まれるノードを、支配ノードによって実効支配される被支配ノードとして特定する。
【0107】
そしてステップＳ２０６において、被支配ノード特定部１１４は支配ノードの候補ノードの全てについて処理が終了しているかを判定する。例えば、ステップＳ２０１において複数の候補ノードが見つかっており、且つ、ステップＳ２０２－Ｓ２０５の処理対象としていない候補ノードが残っている場合（ステップＳ２０６：Ｎｏ）、被支配ノード特定部１１４はステップＳ２０１に戻り、未処理の候補ノードを新たな支配ノードとして選択する。支配ノードが新たに選択された後のステップＳ２０２－Ｓ２０５の処理については上述した例と同様である。
【0108】
全ての候補ノードについて、Ｓ２０２－Ｓ２０５の処理が完了した場合（ステップＳ２０６：Ｙｅｓ）、被支配ノード特定部１１４は図９に示す被支配ノードの特定処理を終了する。
【0109】
２．４ 影響度算出処理
次に図８のステップＳ１０５に示した影響度の算出処理について説明する。本実施形態の影響度算出部１１５は、支配ノードによる他のノードの実効支配の状態に基づく指標値を影響度として算出する。
次に図８のステップＳ１０５に示した影響度の算出処理について説明する。本実施形態の影響度算出部１１５は、支配ノードによる他のノードの実効支配の状態に基づく指標値を影響度として算出する。
【0110】
例えば影響度算出部１１５は、支配ノードの被支配ノードに対する影響度を最大値に設定する。このようにすれば、支配ノードによって実効支配されるノードに対して、適切な値を影響度として設定することが可能になる。図１４の例であれば、ノードＩは、ノードＡ～Ｈを実効的に支配する。従って、影響度算出部１１５は、ノードＡ～Ｈのそれぞれに対するノードＩの影響度を最大値（例えば１）に設定する。
【0111】
また影響度算出部１１５は、被支配ノードの特定処理が終了した後に、複数のノードのうちの対象ノードが第１ノード群に含まれなかった場合、第１ノード群に含まれるノードと対象ノードを直接結ぶエッジに付与された出資比率に基づいて、対象ノードへの支配ノードの影響度を求めてもよい。このようにすれば、支配ノードと当該支配ノードによって実効支配されるノード群からなるグループ（第１ノード群）に株式を取得されている対象ノードについて、その持ち株比率に基づいた影響度を設定することが可能になる。図１４の例であれば、ノードＪは、第１ノード群に含まれるノードＡに接続され、ノードＡのノードＪに対する持ち株比率は５％である。従って、影響度算出部１１５は、持ち株比率に対応する０．０５（５％）を、ノードＪに対するノードＩの影響度として設定する。このようにすれば、支配ノードが実質的に行使しうる議決権（持ち株比率）に応じた値が影響度となるため、値の意味が理解しやすい指標値を設定できる。
【0112】
例えば日本の会社法では、持ち株比率が１％を超える株主には取締役会設置会社における株主総会の議案請求権が認められている。また持ち株比率が３％を超える株主には株主総会の招集請求権、会計帳簿の閲覧及び謄写請求権等が認められている。本実施形態の影響度を用いることによって、支配ノードが対象ノードに対して、これらの権限を行使しうるか否かを容易に判定することが可能になる。
【0113】
また影響度算出部１１５は、対象ノードと、第１ノード群に含まれるいずれかのノードを直接接続する１又は複数のエッジを特定し、特定された１又は複数のエッジに付与された出資比率の和を、対象ノードへの支配ノードの影響度として求める。
【0114】
例えば図１４ではノードＪはノードＡのみに接続されるが、図１４のネットワークに対して、ノードＢからノードＪに向かうエッジであって、１０％という出資比率が対応づけられたエッジが追加されたネットワークを考える。この場合、対象ノードであるノードＪに直接接続するエッジとは、ノードＡからノードＪに向かうエッジと、ノードＢからノードＪに向かうエッジの２つとなる。影響度算出部１１５は、それぞれのエッジに付与された持ち株比率の和である０．０５＋０．１０＝０．１５（１５％）を、ノードＪに対するノードＩの影響度として設定する。ノードＩは、ノードＡを介してノードＪの全株式（狭義には議決権付き株式）の５％相当の議決権を行使可能であり、且つ、ノードＢを介してノードＪの全株式の１０％相当の議決権を行使可能である。つまり第１ノード群に含まれる複数のノードが対象ノードの直上ノードとなる場合、各エッジの持ち株比率の和を用いることによって、支配ノードが実質的に行使しうる議決権（持ち株比率）に応じた値を影響度として設定することが可能になる。
【0115】
また影響度算出部１１５は、対象ノードが、第１ノード群に含まれるいずれのノードとも直接接続されない場合、対象ノードへの支配ノードの影響度を最小値に設定する。例えば図１４に示すネットワークに対して、ノードＪの直下のノードＫを追加したネットワークを考える。この場合、ノードＫは、第１ノード群に含まれないノードＪを介してノードＡに接続されるのみであって、第１ノード群に含まれるいずれのノードとも直接接続されない。この場合、影響度算出部１１５は、ノードＫに対するノードＩの影響度を最小値（例えば０）に設定する。ノードＩは、上述したように、ノードＡを介してノードＪの５％相当の議決権を行使できるに過ぎず、ノードＫにおける決議においてノードＪの行動を支配できない。つまりノードＩは、ノードＫにおける決議において確定的に影響力を行使できるものではないため、影響度を最小値とすることで実情に即した値を設定することが可能になる。
【0116】
２．５ 出力処理
図８のステップＳ１０６において表示処理部１１６は、エンティティネットワークにおいて、支配ノード及び被支配ノードを、それ以外のノードと識別可能な態様で表示させる処理を行ってもよい。例えば表示処理部１１６は、図１３または図１４に示すように、被支配ノードの特定処理（ステップＳ１０４）が終了した段階における第１ノード群を第１態様で表示し、且つ、第１ノード群以外のノードを第１態様と異なる第２態様で表示したネットワークを端末装置２００の表示部２４０に表示させる。このようにすれば、支配ノードによる他のノードへの実効的な支配が、どのような経路を介して行われているかをわかりやすい態様でユーザに提示することが可能になる。なお第１態様と第２態様は、例えばノードの色が異なる表示態様であるが、これには限定されず、第１態様が第２態様に比べて視認性の高い態様であればよい。例えば第１態様では、第２態様に比べてノードのサイズが大きくてもよい。あるいは、表示処理部１１６は、デフォルト画面において第１態様のノードのみを表示させ、何らかのユーザ操作を受け付けた場合に、第２態様のノードを表示させる処理を行ってもよい。その他、具体的な表示態様は種々の変形実施が可能である。また表示処理部１１６は、両端のノードが第１ノード群に含まれるエッジの表示態様を、それ以外のエッジ（少なくとも一端のノードが第１ノード群以外のノードであるエッジ）に比べて視認性の高い態様で表示してもよい。
図８のステップＳ１０６において表示処理部１１６は、エンティティネットワークにおいて、支配ノード及び被支配ノードを、それ以外のノードと識別可能な態様で表示させる処理を行ってもよい。例えば表示処理部１１６は、図１３または図１４に示すように、被支配ノードの特定処理（ステップＳ１０４）が終了した段階における第１ノード群を第１態様で表示し、且つ、第１ノード群以外のノードを第１態様と異なる第２態様で表示したネットワークを端末装置２００の表示部２４０に表示させる。このようにすれば、支配ノードによる他のノードへの実効的な支配が、どのような経路を介して行われているかをわかりやすい態様でユーザに提示することが可能になる。なお第１態様と第２態様は、例えばノードの色が異なる表示態様であるが、これには限定されず、第１態様が第２態様に比べて視認性の高い態様であればよい。例えば第１態様では、第２態様に比べてノードのサイズが大きくてもよい。あるいは、表示処理部１１６は、デフォルト画面において第１態様のノードのみを表示させ、何らかのユーザ操作を受け付けた場合に、第２態様のノードを表示させる処理を行ってもよい。その他、具体的な表示態様は種々の変形実施が可能である。また表示処理部１１６は、両端のノードが第１ノード群に含まれるエッジの表示態様を、それ以外のエッジ（少なくとも一端のノードが第１ノード群以外のノードであるエッジ）に比べて視認性の高い態様で表示してもよい。
【0117】
また表示処理部１１６は、第１ノード群以外のノードについて、支配ノードによる影響度の値を表示させる処理を行ってもよい。
【0118】
また表示処理部１１６は、本実施形態に係る影響度を表示する画面と、Ｐｏｗｅｒ Ｉｎｄｅｘ等の他の影響度を表示する画面を切り替え可能に表示させてもよい。その他、表示処理部１１６が表示させる具体的な画面については種々の変形実施が可能である。
【0119】
２．６ 行列演算
以上で説明した被支配ノードの特定処理、及び影響度の算出処理は、行列及びベクトルを用いた演算によって行われてもよい。以下、具体例について説明する。
以上で説明した被支配ノードの特定処理、及び影響度の算出処理は、行列及びベクトルを用いた演算によって行われてもよい。以下、具体例について説明する。
【0120】
図１５Ａは、説明に用いるネットワークの一例である。ここでのネットワークは、例えば図８のステップＳ１０３で抽出されるサブネットワークである。ここではエンティティ１－７に対応するノード１－７を含むネットワークを考える。各ノードの接続関係、及び、エッジに付与される持ち株比率については図示したとおりである。
【0121】
被支配ノード特定部１１４は、ネットワークに含まれる複数のノードの接続関係を表す接続行列を設定する。例えば被支配ノード特定部１１４は、エンティティネットワークのうち、支配ノードと直接または間接的に接続されるサブネットワークに第１～第Ｎノードが含まれる場合に（Ｎは２以上の整数）、ｉ（ｉは１以上Ｎ以下の整数）行ｉ列の成分の値が１であり、ｉ行ｊ（ｊは１以上Ｎ以下であってｉと異なる整数）列の成分の値が、第ｉノードによる第ｊノードへの出資比率を表す値となるＮ行Ｎ列の接続行列を求める。
【0122】
図１５Ｂは、図１５Ａのサブネットワークを対象とした接続行列の例を示す図である。図１５Ｂに示すように接続行列の行成分が支配側のノードを表し、列成分が被支配側のノードを表す。まず被支配ノード特定部１１４は、接続行列の対角成分の値を１に設定する。
【0123】
また被支配ノード特定部１１４は、それ以外の成分の値をノード間の接続関係及びエッジに付与された持ち株比率によって決定する。例えば図１５Ａのサブネットワークにおいて、ノード１のノード３に対する持ち株比率が０．６である。従って接続行列の１行３列の成分の値は０．６に設定される。同様に、ノード１のノード４に対する持ち株比率が０．９である。従って接続行列の１行４列の成分の値は０．９に設定される。これ以降も同様であり、図１５Ａに示すサブネットワークの接続関係に基づいて、接続行列の２行４列、３行５列、４行５列、５行６列、６行７列の各成分に持ち株比率を表す値が設定される。それ以外の要素については、第ｉノードが第ｊノードへ出資する関係にないため、値が０に設定される。
【0124】
図１６は、行列演算による被支配ノードの特定処理、及び影響度の算出処理を説明するフローチャートである。この処理の前に、接続行列が求められているものとする。
【0125】
ステップＳ３０１において、被支配ノード特定部１１４はノードｉを支配ノードとして選択する。ステップＳ３０１の処理は、図９のステップＳ２０１の処理と同様である。すなわち被支配ノード特定部１１４は、サブネットワークに含まれる対象ノード以外のノードであって、自分以外のノードを第１閾値を超える持ち株比率で支配しているノードを、支配ノードの候補ノードとして選択する。そして被支配ノード特定部１１４は、候補ノードのうちのいずれかを、順次、支配ノードとして選択する。図１５Ａの例では、ノード１及びノード５が支配ノードの候補ノードとなるため、被支配ノード特定部１１４は、ｉとして１及び５を順次選択する。ここではまずｉ＝１に設定された例を考える。
【0126】
ステップＳ３０２において、被支配ノード特定部１１４は、支配ノード（ノードｉ）による支配関係を表すベクトルである支配ベクトルｖを、ベクトルｅｉによって初期化する。ここでのベクトルｅｉは、Ｎ次元の行ベクトルであって、第ｉ成分の値のみが１であり、他の成分の値が０に設定されるベクトルである。ｉ＝１の場合、図１７Ａに示すように支配ベクトルｖはｅ１に設定され、ｅ１は第１成分が１であり、それ以外の成分が０となる行ベクトルである。被支配ノード特定部１１４は、支配ベクトルと接続行列の積により、被支配ノードを求める処理を行う。このようにすれば、被支配ノードを求める処理を行列とベクトルを用いた演算により実現することが可能になる。
【0127】
例えば、被支配ノード特定部１１４は、支配ベクトルと接続行列の積であるＮ次元ベクトルの各成分について、値が第１閾値より大きい成分の値を第１の値に更新し、値が第１閾値以下である成分の値を第１の値より小さい第２の値に更新する処理を行い、処理後のＮ次元ベクトルによって支配ベクトルを更新するベクトル更新処理を行う。このようにすれば、図１０－図１３を用いて上述した支配伝搬処理を支配ベクトルの更新という形で実現することが可能になる。
【0128】
具体的には、ステップＳ３０３において、被支配ノード特定部１１４は、支配ベクトルｖに接続行列Ｃを右から乗算し、乗算結果である行ベクトルをｖ’とする。図１７Ａに示したように、第１回目のベクトル更新処理では、支配ベクトルがｅ１であるため、乗算結果であるｖ’は、ｖ’＝（１，０，０．６，０．９，０，０，０）となる。
【0129】
ステップＳ３０４において、被支配ノード特定部１１４は、ベクトルｖ’の各成分に第１関数Ｆを作用させ、作用結果の行ベクトルをｖ’’とする。ここでの第１関数Ｆは、下式（１）を満たす関数である。下式（１）におけるθは上述してきた第１閾値に対応する値である。つまり第１関数Ｆとは、値が第１閾値より大きい成分の値を第１の値（例えば１）に更新し、値が第１閾値以下である成分の値を第２の値（例えば０）に更新する関数である。
【0130】
【数1】
【0131】
図１７Ａに示したように、ベクトルｖ’にθ＝０．５である第１関数Ｆ（Ｆ０．５）を作用させることによってｖ’’＝（１，０，１，１，０，０，０）となる。
【0132】
ステップＳ３０５において、被支配ノード特定部１１４は、支配ベクトルｖとベクトルｖ’’が等しいかを判定する。この処理は、図９のステップＳ２０５に相当し、支配伝搬が継続しているか否かの判定に相当する。支配ベクトルｖとベクトルｖ’’が等しくない場合（ステップＳ３０５：Ｎｏ）、ステップＳ３０６において、被支配ノード特定部１１４はベクトルｖ’’によって支配ベクトルｖを更新した後、ステップＳ３０３に戻ってベクトル更新処理を再度実行する。以下、ｘ回目のベクトル更新処理を第ｘステップと表記する。
【0133】
以上で説明したように、第１ステップの結果として、支配ベクトルｖは、ｖ＝（１，０，１，１，０，０，０）に更新されている。これは図１７Ｂに示すように、支配ベクトルｖの第３，第４成分に相当するノード３、４までノード１による支配が伝搬している状態を表している。
【0134】
第２ステップでは、図１８Ａに示すように、第１ステップによる更新後の支配ベクトルｖ＝（１，０，１，１，０，０，０）が接続行列に対して乗算される（ステップＳ３０３）。乗算結果であるｖ’は、ｖ’＝（１，０，１．６，１．９，０．６，０，０）となる。さらにベクトルｖ’に第１関数Ｆを作用させることによってｖ’’＝（１，０，１，１，１，０，０）となる（ステップＳ３０４）。この場合も、支配ベクトルｖとベクトルｖ’’が等しくないため（ステップＳ３０５：Ｎｏ）、ステップＳ３０６において、被支配ノード特定部１１４はベクトルｖ’’によって支配ベクトルｖを更新した後、ステップＳ３０３に戻ってベクトル更新処理を再度実行する。
【0135】
第２ステップの結果として、支配ベクトルｖは、ｖ＝（１，０，１，１，１，０，０）に更新されている。これは図１８Ｂに示すように支配ベクトルｖの第５成分に相当するノード５までノード１による支配が伝搬している状態を表している。
【0136】
第３ステップでは、図１９Ａに示すように、ｖ＝（１，０，１，１，１，０，０）が接続行列に対して乗算される（ステップＳ３０３）。乗算結果であるｖ’は、ｖ’＝（１，０，１．６，１．９，１．６，０．６，０）となる。さらにベクトルｖ’に第１関数Ｆを作用させることによってｖ’’＝（１，０，１，１，１，１，０）となる（ステップＳ３０４）。この場合も、支配ベクトルｖとベクトルｖ’’が等しくないため（ステップＳ３０５：Ｎｏ）、ステップＳ３０６において、被支配ノード特定部１１４はベクトルｖ’’によって支配ベクトルｖを更新した後、ステップＳ３０３に戻ってベクトル更新処理を再度実行する。
【0137】
第３ステップの結果として、支配ベクトルｖは、ｖ＝（１，０，１，１，１，１，０）に更新されている。これは図１９Ｂに示すように支配ベクトルｖの第６成分に相当するノード６までノード１による支配が伝搬している状態を表している。
【0138】
第４ステップでは、図２０Ａに示すように、ｖ＝（１，０，１，１，１，１，０）が接続行列に対して乗算される（ステップＳ３０３）。乗算結果であるｖ’は、ｖ’＝（１，０，１．６，１．９，１．６，１．６，０．３）となる。さらにベクトルｖ’に第１関数Ｆを作用させることによってｖ’’＝（１，０，１，１，１，１，０）となる（ステップＳ３０４）。この場合、支配ベクトルｖとベクトルｖ’’が等しくなるため（ステップＳ３０５：Ｙｅｓ）、被支配ノード特定部１１４はベクトル更新処理を終了する。
【0139】
第４ステップの結果として、支配ベクトルｖは、ｖ＝（１，０，１，１，１，１，０）の状態で更新処理が終了する。これは図２０Ｂに示すように支配ベクトルｖの第６成分に相当するノード６までノード１による支配が伝搬した段階で、それ以上の伝搬が行われなかった状態を表している。
【0140】
被支配ノード特定部１１４は、ベクトル更新処理が終了した後の支配ベクトルにおいて、値が第１の値（例えば１）である成分に対応するノードを、被支配ノードとして特定する。このようにすれば、支配ノードによって実効支配される被支配ノードを行列演算により効率的に求めることが可能になる。
【0141】
また影響度算出部１１５は、ベクトル更新処理が終了した後の支配ベクトルと接続行列の積であるＮ次元ベクトルの各成分について、値が第１閾値より大きい成分の値を１に更新し、且つ、値が第１閾値以下である成分の値を維持する処理を行い、処理後のＮ次元ベクトルの各成分の値を、支配ノードによる複数のノードの各ノードへの影響度として求める。このようにすれば、実効的な支配関係を考慮した影響度を行列演算により求めることが可能になる。
【0142】
具体的には、ベクトル更新処理の終了後、ステップＳ３０７において、影響度算出部１１５は、支配ベクトルｖと接続行列の積である行ベクトルを求め、当該行ベクトルの各成分に対して第２関数Ｇを作用させる。ここでの第２関数Ｇは、下式（２）を満たす関数である。下式（２）におけるθは上述してきた第１閾値に対応する値である。つまり第２関数Ｇとは、値が第１閾値より大きい成分の値を第１の値（例えば１）に更新し、値が第１閾値以下である成分の値をそのままの値に維持する関数である。
【0143】
【数2】
【0144】
図２１Ａに示すように、ベクトル更新処理の終了時の支配ベクトルｖ＝（１，０，１，１，１，１，０）が接続行列に対して乗算される。乗算結果である行ベクトルは（１，０，１．６，１．９，１．６，１．６，０．３）となる。さらにこの行ベクトルに第２関数Ｇを作用させた結果であるｏ（ｉ）は、ｏ（ｉ）＝（１，０，１，１，１，１，０．３）となる。
【0145】
ここでのベクトルｏ（ｉ）の各成分は、支配ノードであるノードｉによる、他のノードへの影響度を表す。例えば、ｏ（ｉ）の第３～第６成分の値は１であるため、ノード１のノード３～６への影響度は１（最大値）であり、ノード３～６は被支配ノードであることがわかる。また、ｏ（ｉ）の第７成分の値は０．３であるため、ノード１のノード７への影響度は０．３である。これは図２１Ｂにおける破線で囲んだ領域における接続関係を反映している。すなわち、ノード７は、直上のノードが被支配ノードである第６ノードであるため、第６ノードを介して、ノード１から３０％相当の議決権を行使される可能性がある。本実施形態の手法によれば、第２関数Ｇの作用結果として、支配関係を考慮した値を有する影響度を求めることが可能になる。
【0146】
ステップＳ３０８において、被支配ノード特定部１１４は、全ての候補ノードを支配ノードとして選択したか否かを判定する。上述したように、ここでの候補ノードはノード１とノード５の２つであり、ノード５については未処理である。未処理の候補ノードが残っている場合（ステップＳ３０８：Ｎｏ）、ステップＳ３０９において、被支配ノード特定部１１４はｉの値を未処理の候補ノードの値に更新する。この場合、ｉ＝５に更新される。その後、ステップＳ３０１に戻り、新たな支配ノードを対象として上述した処理が実行される。
【0147】
図２２Ａ～図２４Ｂは、ノード５を支配ノードとした場合の処理の流れを説明する図である。この場合、支配ベクトルｖの初期値は、第５成分の値が１であり、他の成分の値が０となるベクトルｅ５である。接続行列については、上述した例と同様である。
【0148】
第１ステップでは、図２２Ａに示すように、ｅ５＝（０，０，０，０，１，０，０）が接続行列に対して乗算される（ステップＳ３０３）。乗算結果であるｖ’は、ｖ’＝（０，０，０，０，１，０．６，０）となる。さらにベクトルｖ’に第１関数Ｆを作用させることによってｖ’’＝（０，０，０，０，１，１，０）となる（ステップＳ３０４）。支配ベクトルｖ（ｅ５）とベクトルｖ’’が等しくないため（ステップＳ３０５：Ｎｏ）、ステップＳ３０６において、被支配ノード特定部１１４はベクトルｖ’’によって支配ベクトルｖを更新した後、ステップＳ３０３に戻ってベクトル更新処理を再度実行する。
【0149】
第２ステップの結果として、支配ベクトルｖは、ｖ＝（０，０，０，０，１，１，０）に更新されている。これは図２２Ｂに示すように支配ベクトルｖの第６成分に相当するノード６までノード５による支配が伝搬している状態を表している。
【0150】
第２ステップでは、図２３Ａに示すように、ｖ＝（０，０，０，０，１，１，０）が接続行列に対して乗算される（ステップＳ３０３）。乗算結果であるｖ’は、ｖ’＝（０，０，０，０，１，１．６，０．３）となる。さらにベクトルｖ’に第１関数Ｆを作用させることによってｖ’’＝（０，０，０，０，１，１，０）となる（ステップＳ３０４）。支配ベクトルｖとベクトルｖ’’が等しくなるため（ステップＳ３０５：Ｙｅｓ）、被支配ノード特定部１１４はベクトル更新処理を終了する。
【0151】
第２ステップの結果として、支配ベクトルｖは、ｖ＝（０，０，０，０，１，１，０）の状態で更新処理が終了する。これは図２３Ｂに示すように支配ベクトルｖの第６成分に相当するノード６までノード５による支配が伝搬した段階で、それ以上の伝搬が行われなかった状態を表している。
【0152】
ベクトル更新処理の終了後、ステップＳ３０７において、図２４Ａに示すように、ベクトル更新処理の終了時の支配ベクトルｖ＝（０，０，０，０，１，１，０）が接続行列に対して乗算される。乗算結果である行ベクトルは（０，０，０，０，１，１．６，０．３）となる。さらにこの行ベクトルに第２関数Ｇを作用させた結果であるｏ（ｉ）は、ｏ（ｉ）＝（０，０，０，０，１，１，０．３）となる。
【0153】
ｏ（ｉ）の第６成分の値は１であるため、ノード５のノード６への影響度は１（最大値）であり、ノード６は被支配ノードであることがわかる。また、ｏ（ｉ）の第７成分の値は０．３であるため、ノード５のノード７への影響度は０．３である。これは図２４Ｂにおける破線で囲んだ領域における接続関係を反映している。
【0154】
これにより、全ての候補ノードに関する処理が終了したため（ステップＳ３０８：Ｙｅｓ）、図１６に示した行列演算は終了する。
【0155】
なおここでの例では、ノード１に関する処理を行った段階でノード５がノード１によって実効的に支配される被支配ノードであることがわかっている。従って、ノード５による支配関係（図２３Ｂ）や影響度（図２４Ｂ）はノード１に関する処理結果に含まれるため、ノード５に関する処理は省略されてもよい。
【0156】
２．７ 具体例
図２５及び図２６は、所定のネットワークにおいて、ノードＸを支配ノードとし、ノードＹを対象ノードとした場合の処理結果を例示する図である。図２５に示す例では、ノードＸによるノードＹへの影響度として本実施形態で上述した指標を用いた場合、値は０．４９となる。つまり、ノードＸはノードＹを実効支配していない。一方、影響度としてＰｏｗｅｒ Ｉｎｄｅｘを用いた場合、ノードＸによるノードＹへの影響度の値は０．５２６となる。つまり、図２５に示すネットワークでは、Ｐｏｗｅｒ Ｉｎｄｅｘの値が過剰に大きくなる可能性があるところ、本実施形態の影響度は支配関係を適切に考慮した値とすることが可能である。
図２５及び図２６は、所定のネットワークにおいて、ノードＸを支配ノードとし、ノードＹを対象ノードとした場合の処理結果を例示する図である。図２５に示す例では、ノードＸによるノードＹへの影響度として本実施形態で上述した指標を用いた場合、値は０．４９となる。つまり、ノードＸはノードＹを実効支配していない。一方、影響度としてＰｏｗｅｒ Ｉｎｄｅｘを用いた場合、ノードＸによるノードＹへの影響度の値は０．５２６となる。つまり、図２５に示すネットワークでは、Ｐｏｗｅｒ Ｉｎｄｅｘの値が過剰に大きくなる可能性があるところ、本実施形態の影響度は支配関係を適切に考慮した値とすることが可能である。
【0157】
図２６に示す例では、ノードＸによるノードＹへの影響度として本実施形態で上述した指標を用いた場合、値は１となる。つまり、ノードＸはノードＹを実効支配している。一方、影響度としてＰｏｗｅｒ Ｉｎｄｅｘを用いた場合、ノードＸによるノードＹへの影響度の値は０．４２８となる。つまり、図２６に示すネットワークでは、Ｐｏｗｅｒ Ｉｎｄｅｘの値が過剰に小さくなる可能性があるところ、本実施形態の影響度は支配関係を適切に考慮した値とすることが可能である。以上のように本実施形態の手法では、支配関係を表す影響度を精度よく求めることが可能になる。
【0158】
なお、上記のように本実施形態について詳細に説明したが、本実施形態の新規事項および効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるであろう。従って、このような変形例はすべて本開示の範囲に含まれるものとする。例えば、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義または同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。また本実施形態及び変形例の全ての組み合わせも、本開示の範囲に含まれる。またサーバシステム、端末装置、情報処理システム等の構成及び動作等も、本実施形態で説明したものに限定されず、種々の変形実施が可能である。
【符号の説明】
【0159】
１０・・・情報処理システム、１００・・・サーバシステム、１１０・・・処理部、１１１・・・エンティティネットワーク取得部、１１２・・・対象ノード取得部、１１３・・・サブネットワーク抽出部、１１４・・・被支配ノード特定部、１１５・・・影響度算出部、１１６・・・表示処理部、１２０・・・記憶部、１２１・・・エンティティネットワーク、１３０・・・通信部、２００，２００－１，２００－２・・・端末装置、２１０・・・処理部、２２０・・・記憶部、２３０・・・通信部、２４０・・・表示部、２５０・・・操作部
【要約】
【課題】エンティティ間の実効的な支配関係を適切に評価する情報処理システム及び情報処理方法等の提供。
【解決手段】情報処理システムは、複数のエンティティに対応する複数のノードの相互の出資関係を表したエンティティネットワークを取得するエンティティネットワーク取得部と、エンティティネットワークに基づいて、複数のノードのうちの支配ノードによって実効支配されるノードである被支配ノードを特定する被支配ノード特定部を含み、被支配ノード特定部は、支配ノード及び既に特定されている被支配ノードを第１ノード群としたとき、第１ノード群に含まれる１又は複数のノードである第２ノード群に直接接続され、且つ、第２ノード群の各ノードとの間のエッジに付与された出資比率の和が第１閾値より大きいノードを、被支配ノードに追加する更新処理を行うことによって、被支配ノードを特定する。
【選択図】図２
【解決手段】情報処理システムは、複数のエンティティに対応する複数のノードの相互の出資関係を表したエンティティネットワークを取得するエンティティネットワーク取得部と、エンティティネットワークに基づいて、複数のノードのうちの支配ノードによって実効支配されるノードである被支配ノードを特定する被支配ノード特定部を含み、被支配ノード特定部は、支配ノード及び既に特定されている被支配ノードを第１ノード群としたとき、第１ノード群に含まれる１又は複数のノードである第２ノード群に直接接続され、且つ、第２ノード群の各ノードとの間のエッジに付与された出資比率の和が第１閾値より大きいノードを、被支配ノードに追加する更新処理を行うことによって、被支配ノードを特定する。
【選択図】図２
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6A】
【図6B】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15A】
【図15B】
【図16】
【図17A】
【図17B】
【図18A】
【図18B】
【図19A】
【図19B】
【図20A】
【図20B】
【図21A】
【図21B】
【図22A】
【図22B】
【図23A】
【図23B】
【図24A】
【図24B】
【図25】
【図26】